✨ API multi-formato

Usa formatos de OpenAI, Anthropic o Gemini con una sola API key

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Resumen general

LemonData admite tres formatos de API nativos con una sola API key. Elige el formato que mejor se adapte a tu caso de uso; no se necesitan cambios de configuración.

Formato OpenAI

/v1/chat/completions Formato estándar, compatibilidad más amplia

Formato Anthropic

/v1/messages Pensamiento extendido, funciones nativas de Claude

Formato Gemini

/v1beta/models/:model:generateContent Integración con el ecosistema de Google

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¿Por qué multi-formato?

Beneficio	Descripción
Sin cambiar de SDK	Usa cualquier modelo con tu SDK preferido
Funciones nativas	Accede a capacidades específicas del formato
Migración sencilla	Cambia desde las APIs oficiales con solo modificar la base URL
Facturación unificada	Una cuenta, una API key, todos los formatos

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Comparación de formatos

Función	OpenAI	Anthropic	Gemini
Endpoint	/v1/chat/completions	/v1/messages	/v1beta/models/:model:generateContent
Auth Header	Authorization: Bearer	x-api-key	Authorization: Bearer
System Prompt	En el array de messages	Campo system separado	En systemInstruction
Pensamiento extendido	❌	✅	❌
Streaming	✅ SSE	✅ SSE	✅ SSE
Tool Calling	✅	✅	✅
Visión	✅	✅	✅

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Formato OpenAI

El formato con mayor compatibilidad. Funciona con todos los modelos de LemonData.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# Works with ANY model
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # Claude via OpenAI format
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

Ideal para:

• Uso general
• Integraciones existentes con OpenAI SDK
• Máxima compatibilidad

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Formato Anthropic

API nativa de Anthropic Messages. Requerida para funciones específicas de Claude como el pensamiento extendido.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # No /v1 suffix!
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",  # Separate system field
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

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Pensamiento extendido (Claude Opus 4.6)

Disponible solo en formato Anthropic:

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this complex problem..."}]
)

# Access thinking process
for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"Answer: {block.text}")

Ideal para:

• Funciones específicas de Claude
• Modo de pensamiento extendido
• Usuarios del Anthropic SDK nativo

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Formato Gemini

Formato nativo de Google Gemini API para integración con el ecosistema de Google.

curl "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-lemondata-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Hello!"}]
    }],
    "systemInstruction": {
      "parts": [{"text": "You are a helpful assistant."}]
    }
  }'

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Streaming

curl "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-lemondata-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Write a story"}]}]
  }'

Ideal para:

• Integraciones con Google Cloud
• Código existente de Gemini SDK
• Funciones nativas de Gemini

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Elegir el formato adecuado

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Guías de migración

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Desde la API oficial de OpenAI

# Before (OpenAI)
client = OpenAI(api_key="sk-openai-key")

# After (LemonData)
client = OpenAI(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"  # Add this line
)
# That's it! Same code works

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Desde la API oficial de Anthropic

# Before (Anthropic)
client = Anthropic(api_key="sk-ant-key")

# After (LemonData)
client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # Add this line (no /v1!)
)

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Desde Google AI Studio

# Before (Google)
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="google-api-key")

# After (LemonData) - Use REST API
import requests

response = requests.post(
    "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-lemondata-key"},
    json={"contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]}
)

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Compatibilidad entre modelos

La magia de LemonData: usa cualquier SDK con cualquier modelo. El gateway maneja automáticamente la conversión de formato.

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Cualquier SDK → Cualquier modelo

# Anthropic SDK with GPT-4o (auto-converts to OpenAI format)
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"
)

response = client.messages.create(
    model="gpt-4o",  # ✅ Works! Auto-converted
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

# Same SDK, different models - no code changes
response = client.messages.create(model="gemini-2.5-flash", ...)  # ✅ Works!
response = client.messages.create(model="deepseek-r1", ...)       # ✅ Works!

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OpenAI SDK → Todos los modelos

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.lemondata.cc/v1", api_key="sk-...")

# All these work with the same SDK:
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", ...)
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", ...)
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", ...)

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Comparación de la industria

Plataforma	Formato OpenAI	Formato Anthropic	Formato Gemini	Responses API
LemonData	✅ Todos los modelos	✅ Todos los modelos	✅ Todos los modelos	✅ Todos los modelos
OpenRouter	✅ Todos los modelos	❌	❌	❌
Together AI	✅ Todos los modelos	❌	❌	❌
Fireworks	✅ Todos los modelos	❌	❌	❌

Aunque la compatibilidad entre formatos funciona para la mayoría de las funciones, las funciones específicas del formato (como el pensamiento extendido de Anthropic) requieren el formato nativo.